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基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2019年第5期43卷 957-961,967页

作者：杨鑫茅云生董早鹏包涛曾小龙黄铖武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室武汉430063 武汉理工大学交通学院武汉430063 武昌船舶重工集团有限公司武汉430060

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性,需要准确地获得无人艇操纵响应模型的各项参数.针对传统实验方法下获取模型参数缺陷,提出一种基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.首先利用差分法对高速无人艇的二阶非线性... 详细信息

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性,需要准确地获得无人艇操纵响应模型的各项参数.针对传统实验方法下获取模型参数缺陷,提出一种基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.首先利用差分法对高速无人艇的二阶非线性操纵响应模型进行离散化,并通过变换将其转化成基于EKF的增广状态向量形式.基于四阶龙格-库塔法,仿真模拟辨识模型的输入数据,并对转化后的状态向量进行辨识,进一步解方程得到响应模型各项参数的辨识结果.对响应模型的各项参数进行敏感性分析,得到各参数对模型输出结果的敏感系数,从而对参数辨识结果误差分析论证.通过对原始模型和辨识模型的操纵运动仿真结果对比分析,验证了基于EKF所得到的辨识模型具有良好的泛化能力,能够更好的对高速无人艇进行操纵运动控制和预报.

关键词：高速无人艇操纵响应模型扩展卡尔曼滤波敏感性泛化能力

基于PSO的无人艇操纵响应模型参数辨识结果优化

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2020年第5期44卷 865-869页

作者：褚式新茅云生董早鹏兰继雷姜昊武汉理工大学交通学院武汉430063

为解决无人艇操纵性预报问题,基于无人艇二阶非线性响应模型,采用差分离散法设计辨识模型,在Matlab平台上采用四阶龙格库塔法进行20°Z形操纵仿真实验,利用采集的数据基于递推最小二乘算法辨识响应模型参数,并基于此辨识值提出采用粒子... 详细信息

为解决无人艇操纵性预报问题,基于无人艇二阶非线性响应模型,采用差分离散法设计辨识模型,在Matlab平台上采用四阶龙格库塔法进行20°Z形操纵仿真实验,利用采集的数据基于递推最小二乘算法辨识响应模型参数,并基于此辨识值提出采用粒子群算法做进一步优化,基于正弦操纵运动数据作为适应度函数数据源,优化后的各个参数精度均较以前有所提高,最后基于优化前后的辨识参数结果开展10°,20°及30°Z形、正弦以及回转仿真操纵运动,验证了利用粒子群算法能优化递推最小二乘算法的辨识结果,其优化结果能精确预报无人艇的各种操纵运动.

关键词：水面无人艇操纵响应模型参数辨识递推最小二乘法粒子群算法

基于遗传算法的水面无人艇操纵响应模型参数辨识仿真研究

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中国电子科学研究院学报 2023年第10期18卷 930-935,967页

作者：褚式新俞剑姜文徐振中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210007

为实现水面无人艇(Unmanned Surface Vessel, USV)的操纵性预报,针对USV二阶非线性操纵响应模型,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithms, GA)的辨识方法用于辨识模型参数。首先在仿真平台采用龙格库塔法(Runge-Kutta)开展Z型操纵... 详细信息

为实现水面无人艇(Unmanned Surface Vessel, USV)的操纵性预报,针对USV二阶非线性操纵响应模型,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithms, GA)的辨识方法用于辨识模型参数。首先在仿真平台采用龙格库塔法(Runge-Kutta)开展Z型操纵仿真实验,基于差分离散法设计辨识模型,构造辨识模型适应度准则函数,初始种群在经过数代选择、交叉、变异后逐渐收敛至最优解,通过其收敛值计算模型辨识结果。辨识结果在精度和收敛性上均优于粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,且在仿真试验情况下最大辨识误差率为4.19%,仿真试验验证了辨识结果的有效性和泛化性。GA是一种有效的高精度辨识算法,且辨识精度优于PSO算法,辨识结果能有效预报水面无人艇的操纵性。

关键词：水面无人艇操纵响应模型参数辨识遗传算法

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基于UKF的无人艇操纵响应模型的参数辨识

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2019年第5期43卷 947-950,956页

作者：褚式新茅云生董早鹏杨鑫黄铖武汉理工大学交通学院武汉430063 武昌船舶重工集团有限公司武汉430060

为解决无人艇(unmannedsurfacevessel,USV)的操纵性预报问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)的辨识方法用于获取无人艇二阶非线性操纵响应模型参数.首先在Matlab平台上进行20°Z形仿真操纵实验,基于差分法对辨... 详细信息

为解决无人艇(unmannedsurfacevessel,USV)的操纵性预报问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)的辨识方法用于获取无人艇二阶非线性操纵响应模型参数.首先在Matlab平台上进行20°Z形仿真操纵实验,基于差分法对辨识模型离散化,运用设计的UKF算法展开辨识,并分析其辨识过程中的收敛性,将辨识结果在实验室平台上进行10°,20°和30°半物理仿真正弦和Z形操纵性实验.结果表明,UKF是一种有效的辨识算法,辨识结果能有效的预报无人艇的操纵性预报.

关键词：无人艇操纵响应模型参数辨识无迹卡尔曼滤波

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基于AFSA的高速无人艇操纵模型参数辨识

数字海洋与水下攻防 2021年第2期4卷 117-122页

作者：杨鑫邵兴中国船舶重工集团有限公司第七一〇研究所

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键。针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法。通过差分将操纵响... 详细信息

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键。针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法。通过差分将操纵响应模型离散化处理,变换构造相应的辨识模型,然后基于AFSA对状态向量寻优求解,辨识得到无人艇操纵响应模型参数。仿真实例表明:基于AFSA所得到的响应模型具有良好的泛化能力,以及该辨识方法的有效性,能够更好地对高速无人艇进行操纵运动控制及预报。

关键词：无人艇操纵响应模型人工鱼群参数辨识泛化能力